薪酬数据分析
社区干货
集简云 × 浙江诺盾 | 无代码集成有成财务与简道云,让财务数据数智化流转率
每天的报销审批以及每月的薪资数据需要从有成财务和智能薪酬系统中手动导出,再手动录入简道云做成本分析和财务汇报。**痛点一:财务人员需要耗费大量时间在数据导入导出、公式计算和图表制作上。这一过程更是繁琐且易出错。****痛点二:由于分子公司众多,数据量不断增长,这种人工操作的方式更是显得力不从心,尤其是对于月度或年度的财务报告无法满足企业领导层对于数据分析的需求。**在数字化浪潮的推动下,诺盾也在...
语聚AI知识库支持连接数据库,无需上传知识文档,数据分析更高效
您数据库中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 **连接****MySQL/PGSQL**** 数据库**#### **应用场景**👤内部使用* 数据分析:...
语聚AI知识库支持连接集简云数据表,无需上传知识文档,帮您高效分析数据
您数据表中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 **连接集简云数据表**#### **应用场景**👤内部使用* 数据分析:通过分析数据表中...
超级品牌,都在打造数据飞轮
其中自建部分主要集中在数据资产层(底层设施),在业务应用层则倾向于与成熟的第三方厂商展开合作。 在综合评估国内主流厂商的解决方案之后,收钱吧选择了火山引擎数智平台(VeDI),双方聚焦「洞察用户在APP内生命旅程,实现精细化用户运营」开展合作,同时收钱吧也期望火山引擎数智平台能够在提升企业内部管理效率,如BD岗位高效管理商户场景等,提供产品能力支持,真正打造出从数据洞察到数据分析,再到智能运营的一体化解决方案。...
特惠活动
薪酬数据分析-优选内容
薪酬数据分析-相关内容
语聚AI新增数据知识库功能,一键上传数据文档,高效分析数据
部分用户希望在使用知识库时可以加强对相关数据进行分析、总结的能力。针对该场景需求,本周,集简云已对知识库进行优化升级,新增了 **数据知识库功能** ,支持上传 **Excel、json、csv、txt** 等格式的数据文档,结合 **AI** 模型,对数据智能查询与总结,加强数据分析的能力。基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
火山引擎VeDI推出DataWind-分析助手:降低企业数据分析门槛
务数据分析时,分析人员经常需要自定义一些分析维度。以往都需要强依赖分析人员人工编写代码逻辑,来实现分析维度的生成。 代码语言成为了大部分业务人员无法进行灵活、个性化分析的屏障。 **DataWind-分析助手可以通过对话式方式,** 自动生成符合用户诉求的表达式,直接生成新的字段,就能帮助没有代码语言背景的人员,实现更自助的个性化分析。 > > > 嵌入式> 数据> 分析,即在企业现有业务系统中按需集成各类数据分析能力。随着越来越多企业重视BI的部署和应用,在内部实现嵌入式数据分析也展现出强烈需求。本文将具体介绍...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。01 - 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时...
干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:- 能同时查询聚合指标和明细数据;- 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;- 可以高效地按 ID 过滤数据;- 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。### 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:- 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延...
